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数据集包含了920个标注过的录音，长度在10秒到90秒不等，录音来自126位病人。录音总时长为5.5小时，包含6898个呼吸周期：其中1864个有爆裂声（crackles），886个有喘息声（wheezes），506个二者皆有。数据包括背景干净的声音和为了模拟真实生活下嘈杂的录音。囊括了各个年龄段的病人：儿童、成年人和老人。 数据集的zip文件包含以下文件： 920个.wav格式的音频文件和相关的.txt格式的标注信息（audio_and_txt_files） csv格式的病人诊断信息（patient_diagnosis） 解释文件命名格式的txt文件（filename_format） 罗列了91个名字的txt文件（filename_differences） 病人的人口信息（demographic_info）

我的Github项目：人脸面部表情识别项目的数据集文件，项目地址：https://github.com/He-Xiang-best/Facial-Expression-Recognition

PhotonetGet 该实用程序可以从Photo.net下载任意数量的图像。 只需提供一个数据集文件即可。 需要Python 3.4和必须提供的数据集文件。 请参阅示例文件example.txt 。 ##要从命令行运行PhotonetGet，请执行以下操作： 用法： PhotonetGet.py [dataset.txt] [ids col from 1...] 示例： ./PhotonetGet.py dataset.txt 2 版权所有（C）2015 Stephen Makonin。 保留所有权利。

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从VOC2007数据集生成的测试txt文件中挑选对应的图片到另一个文件夹。以及从相应的txt文件中挑选相应的xml标签到另一个文件夹中；只需修改相应的文件格式即可。